论非线性ABS算法的半局部收敛性条件

本文讨论了非线性ABS算法的半局部收敛性,并给出了一个比现有文献中的条件要弱的收敛性条件。     

基于切缝法求方向图的指纹奇异点定位

基于指纹识别技术中指纹奇异点定位在实现指纹分类和实现指纹识别的重要性，提出一种基于切缝法求方向图的奇异点定位算法，求出的方向图具有细节保留能力强、去噪能力强等特点．结合改进的Poincareindex法和切缝法求出的方向图在FVC2000指纹数据库上进行指纹奇异点定位，在时间复杂度和准确性上取得了较好的效果，可满足实际使用的需要．     

基于机器学习的比特币实体分类方法研究综述

比特币是一种去中心化的电子加密货币,交易地址的匿名性隐藏了交易用户的真实身 份,导致比特币被一些不法分子应用于各类非法活动中。通过分析已知实体的交易属性和行为特 征,利用机器学习的方法可以对未知实体的交易类别进行预测。本文首先概述了比特币实体类别 及分类标签的来源;其次,分析和归纳了基于机器学习的比特币实体分类方法;最后,分析了现阶 段面临的主要问题,并对未来的发展趋势进行了展望。     

基于一类分类方法的多类分类及其应用

在分析一种非线性数据处理新方法的核心概念基础上,研究了基于一类分类方法的多类分类基本原理,提出了应用于多类分类的可信度函数,使聚类与分类的结果更具有可信度．最后,以某企业对供应商关系的调查数据为例,将这种方法应用于企业商业关系网络分析中．结果表明了该方法的有效性．     

基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法.     

在MapInfo中实现数字化地图"非监督分类"

利用MapBasic语言,引入遥感图象处理中"非监督分类"的概念,在MapInfo平台下将同一图层中的不同要素按照他们的颜色、线宽等特征信息进行分类提取,然后进行批量编辑.实现了数字化地形图中的"非监督分类",为实现大量的数据更新提供了简单、快速、智能的解决方案.提高了生产效率,在实际生产中得到了检验.     

连铸机结晶器液面状态识别及遗传模糊控制方法

在连铸生产过程,结晶器液位易受许多复杂和不确定因素影响,难以控制。为此提出一种新的变模控制器,在这具控制器中,采用一种基于改进的聚类算法的双层ＩＳＯＤＡＴＡ算法的状态识别方法褡且在控制器中用遗传算法优化模糊规则的和内容及隶属函数,使推理速度和控制系统的鲁棒性大大改善,仿真结果令人满意。     

环网络中的呼叫接纳控制

呼叫接纳控制是通讯网络设计与运营中的一个重要优化问题. 环网络中，这一问题的目标是对于给定的具有边容量的环网络和任意利润的呼叫的集合，确定最大利润的呼叫子集并为其中每一个呼叫安排路径，使得任一边容量不被违反. 对于无向和有向环网络呼叫接纳控制问题, 均给出了多项式时间近似方案.     

关于田径运动的训练原则分类及其相关内涵探析

从田径运动训练的实践出发，采用文献资料法和归纳法，在广泛研究国内外田径运动训练专家有关田径训练的论述基础上，根据各原则的性质，按照由宏观抽象，到微观具体的思路，将其划分为田径运动的基本训练，专项训练和方法学3类训练原则加以探讨，并具体分析了各原则的内涵。     

基于稀疏编码的迁移学习及其在行人检测中的应用

行人检测是计算机视觉领域中的研究热点,其实质是一个二分类问题.目前基于统计的行人检测技术已取得了一定进展,但大都需要大量的训练数据.针对这一问题,提出了一种基于迁移学习的半监督行人分类方法:首先基于稀疏编码,从任意的未标记样本中,学习到一个紧凑、有效的特征表示;然后通过迁移学习,将学习到的特征表示方法迁移到行人分类中.在MIT行人数据库上的实验结果表明:该方法能有效地刻画出行人的特征,提高行人分类的性能,在标记样本少的情况下仍具有良好的分类效果,因此可应用于行人检测中.